| dc.creator | Neisse, Anderson Cristiano | |
| dc.creator | Hongyu, Kuang | |
| dc.date | 2016-11-23 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-31T21:55:58Z | |
| dc.date.available | 2023-08-31T21:55:58Z | |
| dc.identifier | https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/eng/article/view/4354 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8563165 | |
| dc.description | A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que permite a análise e interpretação de conjuntos de dados de natureza quantitativa com grande número de variáveis de forma simplificada. Dentre o rol de técnicas encontram-se a análise de componentes principais (ACP) e a análise fatorial (AF) que visam reduzir a quantidade de variáveis agrupando-as de acordo com sua variabilidade. Este artigo visa demonstrar a aplicabilidade das técnicas de ACP e AF na interpretação de dados de crime de 26 estados dos EUA.Palavras-chave: Análise multivariada; análise de componentes principais; análise fatorial; crimes. | pt-BR |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Mato Grosso | pt-BR |
| dc.relation | https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/eng/article/view/4354/2981 | |
| dc.rights | Copyright (c) 2016 E&S Engineering and Science | pt-BR |
| dc.source | E&S Engineering and Science; v. 5 n. 2 (2016): E&S Engineering and Science | Julho - Novembro (2016); 105-115 | pt-BR |
| dc.source | E&S Engineering and Science; Vol. 5 No. 2 (2016): E&S Engineering and Science | July - November (2016) ; 105-115 | en-US |
| dc.source | E&S Engineering and Science; Vol. 5 Núm. 2 (2016): E&S Engineering and Science | Julio - Noviembre (2016) ; 105-115 | es-ES |
| dc.source | 2358-5390 | |
| dc.source | 10.18607/ES201652 | |
| dc.title | Aplicação de componentes principais e análise fatorial a dados criminais de 26 estados dos EUA | pt-BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
